SISTEMA DE CLASIFICACIÓN DE CÉLULAS PATOLÓGICAS EN CITOLOGÍA CERVICAL

El cáncer de cuello uterino es el cuarto más frecuente en las mujeres de todo el mundo según la Organización Mundial de la Salud, aunque su incidencia ha disminuido mediante la aplicación de diversas políticas de prevención y tamizaje, siendo la principal el estudio de Papanicolaou. Dichas medidas han significado un aumento importante en la cantidad de trabajo de los médicos citopatólogos, llegando a producir sobrecarga y escasez de personal calificado. Siendo la observación de las imágenes microscópicas la etapa final del estudio, y la que más impacta en el trabajo de los médicos, proponemos la aplicación de métodos de Deep Learning y técnicas novedosas de visión computacional, a efectos brindar apoyo a los profesionales en esta tarea. Aunque el desarrollo del algoritmo que clasificará diferentes tipos de atipias aún se encuentra en etapa de desarrollo, aspiramos a colaborar en una reducción de carga de trabajo de los profesionales, con la posibilidad de beneficiar también a los pacientes mediante diagnósticos más rápidos y confiables. Además, se presenta un nuevo conjunto de datos de imágenes diversas de citología en base líquida, marcadas y etiquetadas según la clasificación del sistema Bethesda.